AnythingLLM İçin En Uygun VDS Paketi
AnythingLLM, belgelerinizi çalışma alanlarına (workspace) yükleyip onlarla sohbet etmenizi sağlayan açık kaynak bir uygulamadır; vektör veritabanı ve gömme (embedding) modeli içinde hazır gelir. Docker sürümü çok kullanıcılı moda geçebildiği için ekip üyeleri aynı sunucuda kendi yetkileriyle çalışır. Yanıtları üreten dil modeli olarak OpenAI, Anthropic gibi sağlayıcıları kendi API anahtarınızla seçersiniz; belgeleriniz ve vektörleriniz sunucunuzda kalır.
Önerilen işletim sistemi: Ubuntu 24.04, Debian 13
En uygun paket
Xeon VDS 1
Kişisel belge sohbeti
- vCPU
- 2 Çekirdek
- RAM
- 2 GB ECC
- Disk
- 40 GB SSD
- Bağlantı
- 1 Gbps
Neden bu paket?
- Dahili vektör veritabanı (LanceDB) ve gömme modeli aynı konteynerde çalışır; ayrı bir veritabanı sunucusu gerekmez.
- Gömme işlemi işlemcide yapıldığı için GPU gerekmez; çok belge yüklediğinizde çekirdek ve RAM işlemi kısaltır.
- Belgeler ve vektörler SSD diskte durur; büyük belge koleksiyonları için siparişte ek disk ekleyebilirsiniz.
- Tam yetkiyle Docker'ı, depolama dizinini ve HTTPS ayarlarını siz yönetirsiniz.
İhtiyacınıza göre paket
Küçük başlayın; büyüdükçe paketinizi yükseltebilirsiniz.
Kişisel belge sohbeti
Tek kullanıcı ve birkaç çalışma alanı için 2 GB RAM yeterlidir.
Xeon VDS 1
2 Çekirdek · 2 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps
Ekip ve çok kullanıcılı mod
Birden fazla kullanıcı ve düzenli belge yükleme için 4 GB RAM.
Xeon VDS 2
2 Çekirdek · 4 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps
Büyük belge koleksiyonu
Binlerce sayfanın işlemcide gömülmesi ve geniş çalışma alanları için 8 GB RAM ve 4 çekirdek.
Xeon VDS 4
4 Çekirdek · 8 GB ECC · 40 GB SSD · 1 Gbps
Nasıl başlarım?
- 1Siparişte Ubuntu 24.04 ya da Debian 13 seçin ve Docker kurun.
- 2Sunucuda bir depolama dizini oluşturun ve AnythingLLM'in resmî Docker imajını bu dizini bağlayarak başlatın; arayüz 3001 portundan açılır.
- 3İlk kurulumda dil modeli sağlayıcınızı seçip API anahtarınızı girin; gömme ve vektör veritabanı için dahili seçenekleri kullanabilirsiniz.
- 4Ayarlardan çok kullanıcılı modu açıp yönetici hesabını ve ekip üyelerini tanımlayın.
- 5Nginx ve certbot ile alan adınızı HTTPS üzerinden yayınlayın, 3001 portunu dışarıya kapatın.
Dakikalar içinde teslim
Ödeme sonrası otomatik kurulum; erişim bilgileriniz panelinize gelir.
İstanbul lokasyonu
Vodafone İstanbul veri merkezi, Türkiye'ye düşük gecikme.
DDoS koruması
Saldırı trafiği ücretsiz olarak süzülür.
7/24 Türkçe destek
Bağlantı sorunlarını çözer, istenirse işletim sistemini kurarız.
Taşıma desteği
Mevcut sunucunuzdan geçişte yardımcı oluruz.
Toplu alım
Birden fazla sunucu için indirim, destek talebiyle.
Sıkça sorulan sorular
Tek kullanıcı için 2 GB yeterlidir. Ekip kullanımında 4 GB, çok sayıda belgeyi işlemcide gömecekseniz 8 GB önerilir.
PDF, Word, düz metin ve Markdown gibi yaygın belge türlerini ve web sayfalarını çalışma alanlarına ekleyebilirsiniz.
Masaüstü sürümü tek kişiliktir ve bilgisayarınızda çalışır. Sunucuya kurduğunuz Docker sürümü çok kullanıcılı modu destekler ve ekibinize tarayıcıdan 7/24 erişim sağlar.
Benzer kullanım alanları
Aynı türdeki diğer işler için önerdiğimiz paketler.
OpenClaw kişisel asistan
OpenClaw VDS: kendi sunucunuzda 7/24 çalışan açık kaynak kişisel yapay zekâ asistanı. Mesajlaşma uygulamalarına bağlanır, model API anahtarı sizde.
n8n yapay zekâ ajanları
Yapay zekâ ajanı VDS: n8n'in AI Agent düğümüyle e-posta, destek ve CRM işlerini yürüten ajanları kendi sunucunuzda 7/24 çalıştırın. GPU gerekmez.
Flowise
Flowise sunucu: sürükle-bırak arayüzle LLM akışları ve sohbet botları kurduğunuz Flowise'ı kendi VDS'inizde 7/24 çalıştırın. GPU gerekmez, tam yetki.
Langflow
Langflow sunucu: görsel editörde yapay zekâ ajanları ve RAG akışları kurduğunuz Langflow'u kendi VDS'inizde çalıştırın. Python, Docker ve tam yetki.
Dify
Dify self-hosted: yapay zekâ uygulamaları, bilgi tabanı ve ajanları Docker Compose ile kendi VDS'inizde çalıştırın. Model API anahtarı sizde, tam yetki.
Open WebUI (API ile)
Open WebUI sunucu: ekibiniz için kendi yapay zekâ sohbet arayüzünüzü kurun; modeller API üzerinden, anahtar sizde. Docker ile kurulum, GPU gerekmez.